Editoriale Vol. 16

Intelligenza artificiale e digitalizzazione del patrimonio: nuove frontiere per la ricerca architettonica e museale 

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca sui Beni Culturali e sull’architettura ha vissuto una trasformazione radicale, sospinta dall’integrazione progressiva tra strumenti avanzati di modellazione digitale e intelligenza artificiale. I contributi raccolti in questo numero della rivista intendono esplorare alcune delle linee già tratteggiate da tale trasformazione, mostrando come l’adozione di approcci avanzati ed integrati stia ridefinendo i metodi della rappresentazione, dell’analisi e della gestione del patrimonio culturale. 

Un primo filone riguarda le applicazioni relative alla rappresentazione architettonica; l’impiego di modelli generativi basati su tecniche diffusion-based, come Stable Diffusion, consente oggi di sperimentare la trasposizione stilistica come processo di apprendimento critico. Attraverso procedure di fine-tuning realizzate con DreamBooth e orchestrate tramite pipeline nodali in ComfyUI, controllate da strumenti quali ControlNet, è possibile trasmettere a modelli di IA i codici grafici di rappresentanti del panorama architettonico quali Paolo Portoghesi, Ludwig Mies van der Rohe e Le Corbusier. I risultati generati, coerenti ma non imitativi, mostrano come l’IA possa agire quando ben governata non solo come strumento esecutivo, ma come agente critico capace di portare alla luce strutture latenti dello stile architettonico, aprendo la strada a nuove forme di rappresentazione. 

Un secondo filone di ricerca emerso negli articoli qui riportati riguarda l’evoluzione significativa delle tecniche di visualizzazione immersiva e di documentazione spaziale. Un primo caso riguarda l’integrazione di panorami sferici all’interno di modelli di Building Information Modeling (BIM) che consente una fruizione più efficace degli spazi museali; accanto a questo l’uso di pipeline di Structure from Motion (SfM) come GLOMAP, potenziate da approcci di IA quali Neural Radiance Fields (NeRF) e 3D Gaussian Splatting, permette la ricostruzione di scene tridimensionali anche da video monoculari o a 360° a bassa risoluzione, migliorando l’efficienza e la qualità dei modelli per finalità di conservazione e valorizzazione del patrimonio. 

Un ulteriore ambito di sperimentazione riguarda la costruzione di dataset specificamente concepiti per la classificazione delle tecniche costruttive storiche, con l’obiettivo di addestrare modelli di Intelligenza Artificiale dedicati. In questo contesto si colloca la raccolta sistematica di immagini di paramenti murari in Opus Testaceum, finalizzata non solo all’addestramento di modelli di classificazione supervisionata, ma anche a promuovere un dialogo strutturato e interdisciplinare tra archeologi e informatici. 

Tale approccio mira a sviluppare modelli in grado di riconoscere le tecniche costruttive anche su edifici non presenti nel dataset di addestramento, rafforzandone così la capacità di generalizzazione. Al tempo stesso, la creazione di dataset open access rappresenta un contributo concreto a disposizione della comunità scientifica, favorendo ulteriori ricerche e applicazioni. 

In ambito conservativo, emergono sperimentazioni che combinano modelli di Heritage Building Information Modeling (H-BIM) e reti neurali convoluzionali per l’analisi del danno strutturale; i casi utilizzati come applicazione sono le chiese storiche, come la Chiesa della Compagnia della Disciplina della Santa Croce a Napoli. L’integrazione di informazioni fessurative all’interno di modelli semantici consente di superare la mera descrizione geometrica, orientando verso valutazioni semi-automatiche del rischio e aprendo scenari per sistemi informativi interoperabili nella gestione preventiva del patrimonio culturale. 

Infine, il tema della digitalizzazione delle collezioni museali viene affrontato nel quadro del progetto MUSE – MUseum management, enhancement and accessibility: a Sustainable digital Ecosystem of interactive digital collections, con una sperimentazione condotta presso la Galleria Nazionale d’Arte Antica di Palazzo Barberini a Roma. Qui, la costruzione di gemelli digitali è intesa come processo critico di copia, fondato su principi di neutralità dei dati e trasparenza dei processi, in conformità con il Piano Nazionale di Digitalizzazione del patrimonio culturale (PND). L’obiettivo è definire parametri di affidabilità per le repliche digitali e promuovere un ecosistema sostenibile e interattivo di collezioni digitali. 

Nel loro insieme, questi contributi testimoniano un cambiamento di paradigma: l’intelligenza artificiale e i metodi digitali non sono più semplici strumenti ausiliari, ma componenti attive e generative dei processi di conoscenza, rappresentazione e gestione del patrimonio che presuppongono una preparazione da parte degli utenti critica e consapevole. L’ibridazione tra saperi umanistici e tecnologie computazionali apre perciò scenari inediti, invitando a ripensare e a rilanciare criticamente ruoli, linguaggi e responsabilità della ricerca contemporanea.